MMLSTM (WT-2)
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi di questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul vostro hardware a qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore, e nessuna scheda grafica può cambiare questo.
In registrazione
Specifiche complete
Tutto ciò che riguarda questo modello. La maggior parte delle informazioni descrive come è stato addestrato piuttosto che come viene eseguito — un contesto utile per valutare la quantità di lavoro impiegata e come si confronta con modelli realizzati su scala diversa.
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- Beijing University of Posts and Telecommunications,University of West London
- Tipo di organizzazione
- Academia,Academia
- Paese
- China, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Pubblicato
- 5 December 2019
- Autori
- Kai Shuang, Rui Li, Mengyu Gu, Jonathan Loo, Sen Su
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato costruito il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- Language modeling
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono il valore che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- Parametri
- 32.3M
- Dati di addestramento
- 2,000,000 tokens
- Epoche
- 500
Table III
size of WT-2
Addestramento computazionale
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto costato l'addestramento, non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Addestramento computazionale
- 1.9 × 10¹⁷ FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting
6 FLOP / token / parameter * 32300000 parameters * 2000000 tokens * 500 epochs [assumption] = 1.938e+17 FLOP
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e eseguirlo sul tuo hardware, il che decide se una delle cifre della scheda grafica su questa pagina si applica.
- Pesi
- Closed — provider access only
- Accesso al modello
- Unreleased
- Codice di addestramento
- Unreleased
Come è classificato
Etichette che il dataset sorgente applica quando si monitorano modelli notevoli e quanto è fiducioso nell'entry.
- Perché viene tracciato
- SOTA improvement
- Registrare fiducia
- Likely
- Citations
- 19
"In experiments, we demonstrate the language model with MMLSTMs surpasses the existing state-of-the-art model on Penn Treebank (PTB) and WikiText-2 (WT2) datasets"
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Major–Minor Long Short-Term Memory for Word-Level Language Model
- Ultimo aggiornamento
- 11 February 2026
Cosa significano i numeri
Informazioni su questo modello
MMLSTM (WT-2) was published by Beijing University of Posts and Telecommunications,University of West London, in China, in December 2019. academia,Academia is the category the publisher falls under.
It works in Language, and is recorded as doing language modeling.
Because the weights are not available, none of the hardware figures elsewhere on this site apply to it.
Come è stato addestrato
Training it took roughly 1.9 × 10¹⁷ FLOP of computation — a measure of what producing the model cost, not of how fast it answers.
It was trained on about 2,000,000 tokens of text.
Its inclusion criterion is sOTA improvement.
Risposte
MMLSTM (WT-2) — Domande frequenti
What is MMLSTM (WT-2) used for?
MMLSTM (WT-2) works in Language, and is recorded as handling language modeling. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
How much compute was used to train MMLSTM (WT-2)?
Around 1.9 × 10¹⁷ FLOP. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run MMLSTM (WT-2)?
None. MMLSTM (WT-2) is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is MMLSTM (WT-2) open source?
No. MMLSTM (WT-2) has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does MMLSTM (WT-2) have?
MMLSTM (WT-2) has 32.3M parameters. Table III. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created MMLSTM (WT-2)?
MMLSTM (WT-2) was published by Beijing University of Posts and Telecommunications,University of West London, based in China, categorised as academia,Academia.
When was MMLSTM (WT-2) released?
MMLSTM (WT-2) was published in December 2019. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
L'altra direzione
Guardando la questione dall'altra parte?
Questa pagina inizia dal modello. Se possedete già una scheda e desiderate conoscere tutto ciò che può eseguire, inizia dall'hardware invece.